《现代仪器与医疗》杂志2026年第32卷第3期优秀文章速递

1.基于TabPFN 的可解释轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的风险预测模型研究

邓嘉奥 夏宸楷 孙丽萍 孟青云 杜慧江*

（上海健康医学院医疗器械学院，上海 201318）

【摘要】 目的 基于结构 MRI特征构建轻度认知障碍（MCI）向阿尔茨海默病（AD）转化的风险预测模型，并引入可解释方法揭示关键脑区特征对模型判别的贡献。方法 选取阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据库中356例T1结构MRI数据，采用分层随机划分为训练集237例［转化型MCI（MCIc）119例，非转化型MCI（MCInc）118例］和独立测试集119例（MCIc 60例，MCInc 59例），并在训练集中采用5折交叉验证评估模型稳定性。采用FreeSurfer v7.4.1软件提取1 481项脑结构特征并构建特征矩阵。对特征进行Boruta非线性包裹式筛选，最终保留17项关键特征。基于筛选前后特征分别构建支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）、轻量级梯度提升（LightGBM）及表格先验数据拟合网络（TabPFN）模型，并引入Logistic 回归结合LASSO回归（LR+LASSO）作为经典线性基线方法进行补充对比。进一步采用SHAP方法对高风险相关脑区特征进行解释。结果 经Boruta筛选后，样本在主成分空间中的分离趋势增强，17项特征主要涉及海马、杏仁核、颞叶及顶叶等脑区。在独立测试集中，Boruta+TabPFN的准确率、曲线下面积（AUC）和假阴性率（FNR）分别为0.765、0.823和0.200。与LR+LASSO相比，Boruta+TabPFN在准确率、精确率、特异度及AUC方面更优，但LR+LASSO在目标召回阈值下召回率略高，提示线性基线更偏向高敏感度而牺牲特异度。结论 高维结构MRI特征需要通过有效、非线性的特征筛选以构建稳定判别模型。Boruta+TabPFN并非在所有单项指标上均最高，但其在AUC、召回率及漏判控制方面表现较稳定，更符合MCI转化风险早期筛查中对高风险个体识别的需求。SHAP代理解释结果提示，MCI向AD转化风险涉及海马、杏仁核、颞叶、顶叶及边缘系统等多脑区协同变化，为疾病早期风险评估提供了可解释的影像学依据。

【关键词】 轻度认知障碍；阿尔茨海默病； ADNI； FreeSurfer； Boruta； TabPFN； SHAP1

第一作者：邓嘉奥，女，在读本科，研究方向：医学影像人工智能

通信作者：杜慧江，男，硕士研究生，工程师，研究方向：计算机应用，医学影像智能算法

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

2.基于Swin Transformer的稀疏阵列脑卒中微波成像方法

李凡^a 张泽堃^b 刘珩^b*

（北京理工大学 a.网络空间安全学院； b.信息与电子学院， 北京 100081）

【摘要】 针对便携式微波脑卒中检测设备因天线数量受限导致空间采样稀疏，进而使微波逆散射成像面临严重欠定性与病态性、非迭代算法成像质量差的技术难题，提出一种基于物理先验Swin Transformer的级联成像架构即深度学习增强型截断奇异值分解（DL-TSVD）算法。该架构利用深度学习网络的全局自注意力机制，将低维的8×8稀疏散射矩阵高保真映射为16×16稠密矩阵，随后代入截断奇异值分解算法（TSVD），完成高分辨率的脑部介电常数分布反演。在S参数拟合精度方面，预测散射矩阵的复数域均方根误差较传统插值法显著降低了67.53%。同时，仿体实验证实了DL-TSVD算法在真实硬件噪声与天线互耦环境下的抗噪泛化能力，重构图像的结构相似性指数（SSIM）达到0.541。实测结果表明该方法在不增加射频硬件的前提下有效缓解了稀疏阵列下电磁逆散射问题的病态性，为便携式微波脑卒中检测设备提供了一定的技术参考。

【关键词】 脑卒中；微波成像；稀疏阵列；深度学习；逆散射问题

基金项目：嘉兴市科技计划项目“便携式微波成像颅脑伤快速检测技术及仪器研究”（2024BZ20001）

第一作者：李凡，女，在读硕士研究生，研究方向：微波成像

通信作者：刘珩，女，博士研究生，副教授，研究方向：微波成像

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

3.站立位下肌骨超声弹性成像对非特异性下背痛的诊断和评估价值

施捷健¹ 柳俊² 张伟明² 张洁¹ 孙晓培¹ 鲍勇^1*

（1.上海市瑞金康复医院康复医学科，上海 200026；2.上海交通大学医学院附属瑞金医院康复医学科，上海 200025）

【摘要】 目的 探讨站立位下肌骨超声弹性成像对非特异性下背痛（NLBP）的诊断和评估价值。方法 选取2024年6月至2025年6月于上海市瑞金康复医院确诊为NLBP并且在两周内未接受治疗的患者16例作为观察组，选取同期8名健康体检者作为对照组。于治疗前或体检时采集性别、年龄、身体质量指数（BMI）等基础数据并进行站立位下肌骨超声相关指标（腹横肌厚度、腹横肌弹性模量、腰髂肋肌厚度、腰髂肋肌弹性模量）测量，同时观察组采用视觉模拟评分法（VAS）评估疼痛程度。采用R 4.5.2软件进行统计分析和诊断建模，绘制受试者工作特征（ROC）曲线，计算各诊断模型的曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度及截断值， 比较各模型的诊断效能。结果 观察组和对照组在性别、年龄、BMI方面比较，差异均无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。观察组腹横肌厚度、腰髂肋肌厚度与对照组比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）。观察组腹横肌弹性模量显著低于对照组，腰髂肋肌弹性模量显著高于对照组，差异均有统计学意义（P＜0.05）。Pearson相关性分析显示，各诊断模型中，弹性模量比值（腹横肌弹性模量与腰髂肋肌弹性模量之间的比值）的二次幂模型诊断效能最佳，AUC达到1.000，其次为腰髂肋肌弹性模量模型、弹性模量比值模型，AUC分别为0.852和0.812。另外，观察组患者的VAS评分与站立位下腰髂肋肌弹性模量呈正相关（P＜0.001），与站立位下弹性模量比值呈负相关（P＜0.001）；对照组站立位下弹性模量比值在1.22～1.90之间，而观察组患者该比值在0.50～1.22之间或＞1.90。结论 站立位下肌骨超声测量的腹横肌弹性模量与腰髂肋肌弹性模量比值可作为一项客观参数，与NLBP患者主观VAS评分具有相关性，提示站立位下肌骨超声弹性成像评估有望成为NLBP患者的客观评价方法之一，为其早期诊断、疗效评估及康复方案制定提供量化依据。

【关键词】 肌骨超声；站立位；弹性成像；非特异性下背痛；腹横肌弹性模量；腰髂肋肌弹性模量；康复评估

基金项目：上海市黄浦区医学重点专科建设计划（2023ZDZK04）；黄浦区卫健委项目（HLZ202208）

第一作者：施捷健，男，本科，副主任技师，研究方向：肌骨疼痛的康复治疗

通信作者：鲍勇，男，硕士研究生，主任医师，研究方向：运动及神经系统疾病康复